Spark概述 根据官方网站， “ Apache Spark是用于大规模数据处理的快速通用引擎” 最好与群集环境一起使用，在群集环境中，数据处理任务或作业被拆分为可以快速，高效地在多台计算机或节点上运行。 它声称运行程序的速度比Hadoop平台快100倍。 Spark使用称为RDD（弹性分布式数据集）的对象来处理和过滤数据。 RDD对象提供了各种有用的功能来以分布式方式处理数据。 Spar
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2024-07-03 21:48:15
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引入一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。但是，如果更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行
有时候我们会在windows 下开发spark程序，测试程序运行情况，再部署到真实服务器中运行。那么本文介绍如何在windows 环境中搭建简单的基于hadoop 的spark 环境。 我的windows环境为 Win7 64位第一步，安装Python环境这里不多讲，我的环境为python 3.6第二步，安装Java 环境我的环境为C:\Users\Boss>java -version
ja
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2023-08-07 23:16:50
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问题：在某些情况下，我们会用到其他厂商的大数据平台，而我们是没有相关管理权限的，但是集群和我们已有的代码所需要的环境存在差异，所以我们要向集群设置我们自己的运行环境的参数等，主要解决方案如下 1、对于pyspark，首先我们需要一个我们的相关的所有包的python虚拟环境，这里推荐anaconda的虚拟环境，里面包含很多科学计算的模块便于数据分析使用，在任意一台能联网的机器上创建一个co
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2023-12-13 11:13:16
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# Spark与Hive的兼容版本实现流程
## 1. 背景介绍
Spark是一种快速且通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言来查询和分析数据。为了在Spark中使用Hive的元数据和查询功能，需要确保Spark与Hive的兼容版本。
## 2. 实现流程
下面是实现“Spark与Hive的兼容版本”的流程：
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原创
2023-12-11 10:18:42
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搭建数仓必要环境的注意事项使用Hive做元数据存储和HQL解析，Spark做实际计算。（Hive on Spark）Hive 使用3.1.2版本，Spark 使用3.0.3版本 。 由于Hive 3.1.2 和 Spark 3.0.3不兼容，需要修改Hive中关于Spark的源码和依赖引用。重新编译Hive下载Hive 3.1.2源码 ，上传并解压apache-hive-3.1.2-src.tar
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2023-07-14 11:36:42
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Storm与Spark、Hadoop三种框架对比Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。1.Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于
# 如何实现 Spark 与 PySpark 版本兼容
在大数据处理的过程中，Apache Spark 和 PySpark 是最常用的技术之一。然而，不同的 Spark 和 PySpark 版本之间可能存在一定的兼容性问题。本文将引导你理解如何确保 Spark 与 PySpark 的版本兼容，为你的项目提供一个稳定的基础。
## 兼容性检查的流程
为了确保 Spark 和 PySpark 的
Kafka与Spark虽然没有很直接的必然关系，但是实际应用中却经常以couple的形式存在。如果你的Kafka的爱好者，流式计算框架Spark、Flink等也不得不去了解；如果你是Spark的爱好者，Kafka又或许是必不可少的一部分。在之前的文章中我们介绍了很多spark的知识，这里主要来讲述一下Kafka与Spark Streaming的结合，如果大家有兴趣，后面会放出一个系列的文章，包括S
Spark 是什么 Spark 是 Apache 顶级项目里面最火的大数据处理的计算引擎，它目前是负责大数据计算的工作。包括离线计算或交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等。全世界有许多公司和组织使用或给社区贡献代码，社区的活跃度见 www.github.com/apache/spark。2013 年开始 Spark开发团队成立 Databricks，来对 Spark 进行运作和
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2024-01-21 07:58:00
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# Spark与Python的兼容性
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。在本文中，我们将重点讨论Spark与Python的兼容性。
## Spark与Python的兼容性概述
Spark使用PySpark作为其Python API。PySpark是一个Py
原创
2024-07-19 12:30:46
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3.4 Spark 应用程序让我们来了解 Spark Shell 和 Spark 应用程序之间的区别，以及如何创建和提交它们。3.4.1 Spark Shell 和 Spark 应用程序Spark 让你可以通过一个简单的、专门用于执行 Scala、Python、R 和 SQL 代码的 Spark shell 访问数据集。用户探索数据并不需要创建一个完整的应用程序。他们可以用命令开始探索数据，这些命
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2024-06-26 13:40:34
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数值计算可以分为两类：矩阵运算和矩阵元素运算3.1 矩阵函数和特殊矩阵 矩阵代数的处理数组大部分以一维数组（向量）和二维数组（矩阵）为主。常见的矩阵处理函数如下： 特殊矩阵：稀疏矩阵：稀疏矩阵的创建通常可以通过使用sparse和spdiags函数来进行：sparse(i,j,s,m,n,nz_m
一.矩阵的秩1.定义：矩阵线性无关的行数或列数称为矩阵的秩补充：线性代数中的线性相关是指： 如果对于向量α1,α2,…,αn， 存在一组不全为0的实数k1、k2、…、kn， 使得：k1·α1+k2·α2+…kn·αn=0成立， 那么就说α1,α2,…,αn线性相关；线性代数中的线性无关是指： 如果对于向量α1,α2,…,αn， 只有当k1=k2=…=kn=0时， 才能使k1·α1+k2·α2+…k
在压缩感知中，有一些用来评价感知矩阵（非测量矩阵）的指标，如常见的RIP等，除了RIP之外，spark常数也能够用来衡量能否成为合适的感知矩阵。 0、相关概念与符号 1、零空间条件NULL Space Condition 在介绍spark之前，先考虑一下感知矩阵的零空间。 这里从矩阵的零空间来考虑测量矩阵需满足的条件：对于K稀疏的信号x，当且仅当测量矩阵的零空间与2K个基向量张成的线性空间没有
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2024-01-12 15:07:40
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Hadoop、Hive、Spark都是大数据相关的技术，大数据属于数据管理系统的范畴。数据管理系统要解决的问题是数据如何存储和数据如何计算。 在单机数据管理系统时代，一台服务器上可以满足数据存储的需求，计算也不会遇到什么瓶颈，数据处理都是IO密集型的，不是CPU密集型的，也谈不上什么分布式系统
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2024-10-12 11:23:39
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本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop、Storm以及Spark。 当前的高性能PC机、中型机等机器在处理海量数据时，其计算能力、内存容量等指标都远远无法达到要求。在大数据时代，工程师采用廉价的PC机组成分布式集群，以集群协作的方式完成海量数据的处理，从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈。Hadoop、Storm以及Spark是常用的分布式计算组件，其中Had
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2024-07-08 17:40:35
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Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在过去一年的时间里，发布了4个版本（Spark 1.3到Spark 1.6），各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000，是2014年年末人数的两倍。据我们了解，不管是大数据或小数据工具方面，Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
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2023-09-05 14:17:39
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未完……在认知上不断更新自己是件让人很愉悦的事情！！！MOMO：python & tensorflow & keras 总结(一)zhuanlan.zhihu.comMOMO：python & tensorflow & keras 总结(二)zhuanlan.zhihu.comMOMO：python & tensorflow & keras 总结(三
最近项目有资金账户的相关需求，需要使用锁做并发控制，借此机会整理下基于MybatisPlus @Version注解的乐观锁实现的方案，以及项目中遇到的坑 一.MybatisPlus 乐观锁的配置 参考MybatisPlus(以下简称MP)官方文档，https://baomidou.com/pages/0d93c0/#optimisticlockerinnerinterceptor MP
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2024-07-11 19:53:35
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